用于视频合成的画质补偿方法及系统

技术领域

本公开涉及画质补偿技术领域，具体涉及用于视频合成的画质补偿方法及系统。

背景技术

随着监控设备的日益普及，监控视频的画质也成为了人们关注的焦点。目前，现有的监控设备本身的硬件限制会影响到画面的清晰度，例如像素不高、镜头质量不佳等。现需要一种方法提高监控视频的画质，提高监控精确度。

综上所述，现有技术中存在由于监控设备的视频画质精确度较低，导致道路监控精确度和效率较低的技术问题。

发明内容

本公开提供了用于视频合成的画质补偿方法及系统，用以解决现有技术中存在由于监控设备的视频画质精确度较低，导致道路监控精确度和效率较低的技术问题。

根据本公开的第一方面，提供了用于视频合成的画质补偿方法，包括：连接道路监控管理系统，基于目标监控路口调取预设时间窗口内的N个监控视频数据，其中所述监控视频数据带有位置标识，N为大于等于2的整数；对N个所述监控视频数据进行视频图像校正，获得N个校正视频数据；对N个校正视频数据进行透视变换，获得N个一致视频数据，其中所述一致视频数据的视角相同；获取所述预设时间窗口内的天气环境信息，并基于所述天气环境信息生成环境画质补偿方案；基于所述预设时间窗口确定时间画质补偿方案；通过所述环境画质补偿方案和所述时间画质补偿方案对N个所述一致视频数据进行画质补偿，获得N个画质补偿视频数据；基于位置标识对N个画质补偿视频数据进行视频拼接，获得所述目标监控路口的视频合成结果。

根据本公开的第二方面，提供了用于视频合成的画质补偿系统，包括：监控视频数据获得模块，所述监控视频数据获得模块用于连接道路监控管理系统，基于目标监控路口调取预设时间窗口内的N个监控视频数据，其中所述监控视频数据带有位置标识，N为大于等于2的整数；校正视频数据获得模块，所述校正视频数据获得模块用于对N个所述监控视频数据进行视频图像校正，获得N个校正视频数据；一致视频数据获得模块，所述一致视频数据获得模块用于对N个校正视频数据进行透视变换，获得N个一致视频数据，其中所述一致视频数据的视角相同；环境画质补偿方案获得模块，所述环境画质补偿方案获得模块用于获取所述预设时间窗口内的天气环境信息，并基于所述天气环境信息生成环境画质补偿方案；时间画质补偿方案获得模块，所述时间画质补偿方案获得模块用于基于所述预设时间窗口确定时间画质补偿方案；画质补偿视频数据获得模块，所述画质补偿视频数据获得模块用于通过所述环境画质补偿方案和所述时间画质补偿方案对N个所述一致视频数据进行画质补偿，获得N个画质补偿视频数据；视频合成结果获得模块，所述视频合成结果获得模块用于基于位置标识对N个画质补偿视频数据进行视频拼接，获得所述目标监控路口的视频合成结果。

根据本公开的第三方面，一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器实现能够执行第一方面中任一项所述的方法。

根据本公开的第四方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现能够执行第一方面中任一项所述的方法。

本公开中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：根据本公开采用的通过连接道路监控管理系统，基于目标监控路口调取预设时间窗口内的N个监控视频数据，其中所述监控视频数据带有位置标识，N为大于等于2的整数；对N个所述监控视频数据进行视频图像校正，获得N个校正视频数据；对N个校正视频数据进行透视变换，获得N个一致视频数据，其中所述一致视频数据的视角相同；获取所述预设时间窗口内的天气环境信息，并基于所述天气环境信息生成环境画质补偿方案；基于所述预设时间窗口确定时间画质补偿方案；通过所述环境画质补偿方案和所述时间画质补偿方案对N个所述一致视频数据进行画质补偿，获得N个画质补偿视频数据；基于位置标识对N个画质补偿视频数据进行视频拼接，获得所述目标监控路口的视频合成结果。解决现有技术中存在由于监控设备的视频画质精确度较低，导致道路监控精确度和效率较低的技术问题，实现提高监控设备的视频画质精确度目标，达到提高道路监控精确度和效率的技术效果。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标示本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其他特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本公开或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本公开实施例提供的用于视频合成的画质补偿方法的流程示意图；

图2为本公开实施例用于视频合成的画质补偿方法中所述对N个所述监控视频数据进行视频图像校正的流程示意图；

图3为本公开实施例用于视频合成的画质补偿方法中对N个校正视频数据进行透视变换的流程示意图；

图4为本公开实施例提供的用于视频合成的画质补偿系统的结构示意图；

图5为本公开实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。

附图标记说明：监控视频数据获得模块11，校正视频数据获得模块12，一致视频数据获得模块13，环境画质补偿方案获得模块14，时间画质补偿方案获得模块15，画质补偿视频数据获得模块16，视频合成结果获得模块17，电子设备800，处理器801，存储器802，总线803。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例作出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

实施例一

图1为本公开实施例提供的用于视频合成的画质补偿方法，所述方法包括：

步骤S100：连接道路监控管理系统，基于目标监控路口调取预设时间窗口内的N个监控视频数据，其中所述监控视频数据带有位置标识，N为大于等于2的整数；

具体地，连接道路监控管理系统，获取道路监控管理系统所监控的目标监控路口。其中，目标监控路口为待进行监控视频获取的路口。进一步地，调取预设时间窗口内的目标监控路口的N个监控视频数据。其中，预设时间窗口为在目标监控道路中监控窗口的进行监控时间的调取。N个监控视频数据可以为目标监控路口对应的N个监控的视频数据，也可以为预设时间窗口内的N个时间分段的监控视频数据。进一步地，每个监控视频数据带有位置标识，通过监控视频数据获得监控视频数据对应的监控路口。进一步地，至少获取预设时间窗口内的2个监控视频数据，因此N为大于等于2的整数。

步骤S200：对N个所述监控视频数据进行视频图像校正，获得N个校正视频数据；

具体地，对N个监控视频数据进行畸变特征分析，获得畸变特征参数调整方案。进一步地，通过畸变特征调整设备，按照畸变特征参数调整方案，对N个监控视频数据进行校正，获得视频图像校正结果，作为N个校正视频数据。

步骤S300：对N个校正视频数据进行透视变换，获得N个一致视频数据，其中所述一致视频数据的视角相同；

具体地，在N个校正视频数据中随机选取一校正视频数据作为基准视频数据。进一步地，根据基准视频数据对N-1个校正视频数据计算图像变换矩阵，获得N-1个图像变换矩阵。其中，N-1个校正视频数据为N个校正视频数据中除去基准视频数据的校正视频数据。进一步地，根据N-1个图像变换矩阵对N-1个校正视频数据进行透视变换，透视变换过程中让N-1个图像处于同一视角，获得N-1个一致视频数据。其中，一致视频数据为方向一致视频数据。进一步地，按照基准视频数据的基准坐标，将N-1个一致视频数据和基准视频数据的基准坐标处于同一视角，获得N个一致视频数据。

步骤S400：获取所述预设时间窗口内的天气环境信息，并基于所述天气环境信息生成环境画质补偿方案；

具体地，通过天气预报数据获取目标监控路口对应的多个历史天气环境信息和多个历史天气监控视频，其中，历史天气环境信息带有类型标识和等级标识。进一步地，在目标监控路口对应的多个历史天气环境信息中依次选取每个历史天气环境信息，作为第一历史天气环境信息。根据第一历史天气环境信息确定第一历史天气监控视频，对第一历史天气监控视频中多个帧图像进行画质补偿，获得第一环境画质补偿方案。进一步地，基于第一环境画质补偿方案构建环境画质补偿方案匹配模型。相应地，根据多个历史天气环境信息确定多个环境画质补偿方案。根据多个环境画质补偿方案和对应类型标识、等级标识构建多个环境画质补偿方案匹配模型，其中，环境画质补偿方案匹配模型为方案存储模型。进一步地，将预设时间窗口内的天气环境信息作为输入数据输入环境画质补偿方案匹配模型，输出环境画质补偿方案。

步骤S500：基于所述预设时间窗口确定时间画质补偿方案；

具体地，构建时间补偿匹配数据库，时间补偿匹配数据库包括日间补偿匹配数据库和夜间补偿匹配数据库。进一步地，当预设时间窗口处于日间时间段时，根据日间补偿匹配数据库生成时间画质补偿方案。当预设时间窗口处于夜间时间段时，根据夜间补偿匹配数据库生成时间画质补偿方案。

步骤S600：通过所述环境画质补偿方案和所述时间画质补偿方案对N个所述一致视频数据进行画质补偿，获得N个画质补偿视频数据；

具体地，通过环境画质补偿方案和时间画质补偿方案对N个一致视频数据进行画质补偿，获得N个画质补偿视频数据。其中，通过环境画质补偿方案提取N个一致视频数据进行统一环境补偿。通过时间画质补偿方案提取N个一致视频数据进行区域补偿。进而获得N个画质补偿视频数据。

步骤S700：基于位置标识对N个画质补偿视频数据进行视频拼接，获得所述目标监控路口的视频合成结果。

具体地，将位置标识进行排序处理，获得位置标识的排序结果。进一步地，基于位置标识对N个画质补偿视频数据进行视频拼接，获得目标监控路口的视频合成结果。

其中，通过本实施例可以解决现有技术中存在由于监控设备的视频画质精确度较低，导致道路监控精确度和效率较低的技术问题，实现提高监控设备的视频画质精确度目标，达到提高道路监控精确度和效率的技术效果。

如图2所示，本公开实施例提供的方法中的步骤S200包括：

S210：对N个所述监控视频数据进行镜头畸变特征分析，获得N个镜头畸变特征分析结果，所述镜头畸变特征分析结果包括桶形畸变和枕形畸变；

S220：基于N个镜头畸变特征分析结果确定N个视频图像校正方案；

S230：根据N个视频图像校正方案对N个所述监控视频数据进行视频图像校正，获得N个校正视频数据。

具体地，通过对N个监控视频数据与监控视频数据的边线进行平行比对，对N个监控视频数据进行镜头畸变特征分析，获得N个镜头畸变特征分析结果，其中，镜头畸变特征分析结果包括桶形畸变和枕形畸变。桶形畸变为畸变结果中对向所处方向的边线向远离对向边线生成畸变。枕形畸变为畸变结果中对向所处方向的边线向靠近对向方向的边线生成畸变。

进一步地，通过畸变校正设备对N个镜头畸变特征分析结果确定N个视频图像校正方案，其中，通过畸变校正设备进行智能校正或手动校正，获得调整镜头扭曲度等参数。

进一步地，按照N个视频图像校正方案对N个监控视频数据进行视频图像校正，对N个视频图像校正方案中照片扭曲度参数进行调整，获得N个校正视频数据。

其中，根据N个视频图像校正方案对N个监控视频数据进行视频图像校正，获得N个校正视频数据，可以提高获得视频精度。

如图3所示，本公开实施例提供的方法中的步骤S300包括：

S310：在N个校正视频数据中随机选取一校正视频数据作为基准视频数据，并将所述基准视频数据的拍摄角度作为基准拍摄角度；

S320：基于所述基准拍摄角度确定图像拍摄的基准坐标，所述基准坐标是指图像拍摄四个角的位置坐标；

S330：根据所述基准坐标对N-1个校正视频数据计算图像变换矩阵，获得N-1个图像变换矩阵；

S340：根据N-1个所述图像变换矩阵对N-1个校正视频数据进行透视变换，获得N-1个一致视频数据；

S350：根据N-1个一致视频数据和所述基准视频数据获得N个一致视频数据。

具体地，在N个校正视频数据中随机选取一校正视频数据作为基准视频数据，获得基准视频数据的拍摄角度，并将基准视频数据的拍摄角度作为基准拍摄角度。

进一步地，在基准视频数据中构建坐标轴，基于基准拍摄角度确定图像拍摄的基准坐标，其中，基准坐标是指图像拍摄四个角的位置坐标。

进一步地，根据基准坐标对N-1个校正视频数据计算图像变换矩阵，获得N-1个图像变换矩阵。其中，N-1个校正视频数据为N个校正视频数据中除去基准视频数据的校正视频数据。进一步地，根据N-1个图像变换矩阵对N-1个校正视频数据进行透视变换，透视变换过程中让N-1个图像处于同一视角，获得N-1个一致视频数据。其中，一致视频数据为方向一致视频数据。进一步地，按照基准视频数据的基准坐标，将N-1个一致视频数据和基准视频数据的基准坐标处于同一视角，获得N个一致视频数据。

其中，对N个校正视频数据进行透视变换，获得N个一致视频数据，可以让图像处于同一视角，提高图像处理效率。

本公开实施例提供的方法中的步骤S400包括：

S410：获取多个历史天气环境信息和多个历史天气监控视频，所述历史天气环境信息带有类型标识和等级标识；

S420：在多个历史天气环境信息中选取第一历史天气环境信息，根据所述第一历史天气环境信息确定第一环境画质补偿方案；

S430：基于所述第一环境画质补偿方案构建环境画质补偿方案匹配模型；

S440：将所述预设时间窗口内的天气环境信息输入所述环境画质补偿方案匹配模型，输出所述环境画质补偿方案。

具体地，通过天气预报数据获取目标监控路口对应的多个历史天气环境信息和多个历史天气监控视频，其中，历史天气环境信息带有类型标识和等级标识。类型标识为雨天、雾天、雾霾、雪天等天气类型。等级标识为雨天、雾天、雾霾、雪天等天气类型标识的等级，用以表示雨天、雾天、雾霾、雪天等的强度。雨天、雾天、雾霾、雪天等天气类型标识的等级越高，雨天、雾天、雾霾、雪天等的强度越大。

进一步地，在目标监控路口对应的多个历史天气环境信息中依次选取每个历史天气环境信息，作为第一历史天气环境信息。根据第一历史天气环境信息确定第一历史天气监控视频，对第一历史天气监控视频中多个帧图像进行画质补偿，获得第一环境画质补偿方案。

进一步地，基于第一环境画质补偿方案构建环境画质补偿方案匹配模型。相应地，根据多个历史天气环境信息确定多个环境画质补偿方案。根据多个环境画质补偿方案和对应类型标识、等级标识构建多个环境画质补偿方案匹配模型，其中，环境画质补偿方案匹配模型为方案存储模型。

进一步地，将预设时间窗口内的天气环境信息作为输入数据输入环境画质补偿方案匹配模型，输出环境画质补偿方案。

其中，获取预设时间窗口内的天气环境信息，并基于天气环境信息生成环境画质补偿方案，可以提高获得数据精确程度。

本公开实施例提供的方法中的步骤S420包括：

S421：根据所述第一历史天气环境信息确定第一历史天气监控视频；

S422：在所述第一历史天气监控视频中随机选取一帧图像作为第一图像；

S423：对所述第一图像进行像素点提取，获得所述第一图像的像素点集合；

S424：根据所述像素点集合确定所述第一图像的像素分布集中阈值；

S425：根据所述像素分布集中阈值确定图像灰度增强方案，根据所述图像灰度增强方案获得所述第一环境画质补偿方案。

具体地，根据第一历史天气环境信息，确定第一历史天气环境信息对应的历史天气监控视频，作为第一历史天气监控视频。

进一步地，在第一历史天气监控视频中随机选取一帧图像作为第一图像。对第一图像进行像素点提取，获得第一图像的多个像素点。将第一图像的多个像素点进行组合获得第一图像的像素点集合。

进一步地，根据像素点集合进行像素点分布分析，获取像素点分布直方图。根据像素点分布直方图确定像素点集合对应的第一图像的像素分布集中阈值。

进一步地，根据像素分布集中阈值确定图像灰度增强方案，其中，确定图像灰度增强方案通过幂律变换的方法进行确定。进一步地，幂律变换公式为：g(x,y)＝cf(x,y)y。f为输入的灰度级，g为变换后的灰度级，c为比例因子，y为图像幂律阈值。其中，幂律变换的效果随着y的变化而变化。进一步地，确定图像幂律阈值，在图像幂律阈值中按照预设比例获取多个幂律值。基于幂律变换公式和多个幂律值进行灰度增强，获得多个图像增强结果。

进一步地，对多个图像增强结果进行筛选，获得最佳灰度增强方案。其中，最佳灰度增强方案为对像素点分布直方图进行调整，将图像的低亮度值区城拉伸并且压缩图像的高灰度值区城，从而使低灰度值的图像细节更容易看清楚。进一步地，根据图像灰度增强方案获得第一环境画质补偿方案。

其中，在多个历史天气环境信息中选取第一历史天气环境信息，根据第一历史天气环境信息确定第一环境画质补偿方案，可以提高第一历史天气环境信息对应的历史天气监控视频的精确程度。

本公开实施例提供的方法中的步骤S500包括：

S510：构建时间补偿匹配数据库，所述时间补偿匹配数据库包括日间补偿匹配数据库和夜间补偿匹配数据库；

S520：当所述预设时间窗口处于日间时间段时，根据所述日间补偿匹配数据库生成所述时间画质补偿方案；

S530：当所述预设时间窗口处于夜间时间段时，根据所述夜间补偿匹配数据库生成所述时间画质补偿方案。

具体地，构建时间补偿匹配数据库，时间补偿匹配数据库包括日间补偿匹配数据库和夜间补偿匹配数据库。其中，日间补偿匹配数据库为根据太阳光照进行分析，获得多个时间节点。根据多个时间节点获得多个日间补偿方案。夜间补偿匹配数据库为根据路灯光照分析，获得夜间补偿方案。夜间补偿方案只有一个补偿方案。

进一步地，当预设时间窗口处于日间时间段时，根据日间补偿匹配数据库生成时间画质补偿方案。当预设时间窗口处于夜间时间段时，根据夜间补偿匹配数据库生成时间画质补偿方案。

其中，当预设时间窗口处于夜间时间段时，根据夜间补偿匹配数据库生成所述时间画质补偿方案，可以提高获得数据精确程度。

本公开实施例提供的方法中的步骤S500还包括：

S540：获取历史日间监控视频数据，根据第一时间节点对所述历史日间监控视频数据进行视频提取，获得N个第一历史监控视频数据，所述第一历史监控视频数据带有位置标识；

S550：对N个第一历史监控视频数据进行预设单位时间的光照角度分析，并根据光照角度分析结果确定当前时间段内N个第一时间画质补偿方案；

S560：基于N个第一时间画质补偿方案构建所述日间补偿匹配数据库，所述日间补偿匹配数据库包括多个时间节点和对应的多个时间画质补偿方案。

具体地，随机提取预设时间窗口中一个时间节点，作为预设第一时间节点。进一步地，获取历史日间监控视频数据，根据第一时间节点对历史日间监控视频数据进行视频提取，获得N个第一历史监控视频数据，其中，第一历史监控视频数据带有位置标识，通过第一历史监控视频数据获得监控视频数据对应的监控路口。

进一步地，一天内每个时间段的变化的太阳光照角度，获取预设单位时间。举例而言，预设单位时间可以确定为1小时等。进一步地，对N个第一历史监控视频数据进行预设单位时间的光照角度分析，并根据光照角度分析结果确定当前时间段内N个第一时间画质补偿方案。进一步地，基于N个第一时间画质补偿方案构建日间补偿匹配数据库，日间补偿匹配数据库包括多个时间节点和对应的多个时间画质补偿方案。

其中，基于N个第一时间画质补偿方案构建日间补偿匹配数据库，日间补偿匹配数据库包括多个时间节点和对应的多个时间画质补偿方案，可以提高获得数据精确程度。

实施例二

基于与前述实施例中用于视频合成的画质补偿方法同样的发明构思，如图4所示，本公开还提供了用于视频合成的画质补偿系统，所述系统包括：

监控视频数据获得模块11，所述监控视频数据获得模块用于连接道路监控管理系统，基于目标监控路口调取预设时间窗口内的N个监控视频数据，其中所述监控视频数据带有位置标识，N为大于等于2的整数；

校正视频数据获得模块12，所述校正视频数据获得模块用于对N个所述监控视频数据进行视频图像校正，获得N个校正视频数据；

一致视频数据获得模块13，所述一致视频数据获得模块用于对N个校正视频数据进行透视变换，获得N个一致视频数据，其中所述一致视频数据的视角相同；

环境画质补偿方案获得模块14，所述环境画质补偿方案获得模块用于获取所述预设时间窗口内的天气环境信息，并基于所述天气环境信息生成环境画质补偿方案；

时间画质补偿方案获得模块15，所述时间画质补偿方案获得模块用于基于所述预设时间窗口确定时间画质补偿方案；

画质补偿视频数据获得模块16，所述画质补偿视频数据获得模块用于通过所述环境画质补偿方案和所述时间画质补偿方案对N个所述一致视频数据进行画质补偿，获得N个画质补偿视频数据；

视频合成结果获得模块17，所述视频合成结果获得模块用于基于位置标识对N个画质补偿视频数据进行视频拼接，获得所述目标监控路口的视频合成结果。

进一步地，所述系统还包括：

特征分析结果获得模块，所述特征分析结果获得模块用于对N个所述监控视频数据进行镜头畸变特征分析，获得N个镜头畸变特征分析结果，所述镜头畸变特征分析结果包括桶形畸变和枕形畸变；

视频图像校正方案获得模块，所述视频图像校正方案获得模块用于基于N个镜头畸变特征分析结果确定N个视频图像校正方案；

校正视频数据获得模块，所述校正视频数据获得模块用于根据N个视频图像校正方案对N个所述监控视频数据进行视频图像校正，获得N个校正视频数据。

进一步地，所述系统还包括：

基准拍摄角度获得模块，所述基准拍摄角度获得模块用于在N个校正视频数据中随机选取一校正视频数据作为基准视频数据，并将所述基准视频数据的拍摄角度作为基准拍摄角度；

基准坐标获得模块，所述基准坐标获得模块用于基于所述基准拍摄角度确定图像拍摄的基准坐标，所述基准坐标是指图像拍摄四个角的位置坐标；

图像变换矩阵获得模块，所述图像变换矩阵获得模块用于根据所述基准坐标对N-1个校正视频数据计算图像变换矩阵，获得N-1个图像变换矩阵；

N-1个一致视频数据获得模块，所述N-1个一致视频数据获得模块用于根据N-1个所述图像变换矩阵对N-1个校正视频数据进行透视变换，获得N-1个一致视频数据；

N个一致视频数据获得模块，所述N个一致视频数据获得模块用于根据N-1个一致视频数据和所述基准视频数据获得N个一致视频数据。

进一步地，所述系统还包括：

历史天气环境信息获得模块，所述历史天气环境信息获得模块用于获取多个历史天气环境信息和多个历史天气监控视频，所述历史天气环境信息带有类型标识和等级标识；

第一环境画质补偿方案获得模块，所述第一环境画质补偿方案获得模块用于在多个历史天气环境信息中选取第一历史天气环境信息，根据所述第一历史天气环境信息确定第一环境画质补偿方案；

匹配模型获得模块，所述匹配模型获得模块用于基于所述第一环境画质补偿方案构建环境画质补偿方案匹配模型；

环境画质补偿方案获得模块，所述环境画质补偿方案获得模块用于将所述预设时间窗口内的天气环境信息输入所述环境画质补偿方案匹配模型，输出所述环境画质补偿方案。

进一步地，所述系统还包括：

第一历史天气监控视频获得模块，所述第一历史天气监控视频获得模块用于根据所述第一历史天气环境信息确定第一历史天气监控视频；

第一图像获得模块，所述第一图像获得模块用于在所述第一历史天气监控视频中随机选取一帧图像作为第一图像；

像素点集合获得模块，所述像素点集合获得模块用于对所述第一图像进行像素点提取，获得所述第一图像的像素点集合；

像素分布集中阈值获得模块，所述像素分布集中阈值获得模块用于根据所述像素点集合确定所述第一图像的像素分布集中阈值；

图像灰度增强方案获得模块，所述图像灰度增强方案获得模块用于根据所述像素分布集中阈值确定图像灰度增强方案，根据所述图像灰度增强方案获得所述第一环境画质补偿方案。

进一步地，所述系统还包括：

时间补偿匹配数据库获得模块，所述时间补偿匹配数据库获得模块用于构建时间补偿匹配数据库，所述时间补偿匹配数据库包括日间补偿匹配数据库和夜间补偿匹配数据库；

日间补偿匹配数据库获得模块，所述日间补偿匹配数据库获得模块用于当所述预设时间窗口处于日间时间段时，根据所述日间补偿匹配数据库生成所述时间画质补偿方案；

夜间补偿匹配数据库获得模块，所述夜间补偿匹配数据库获得模块用于当所述预设时间窗口处于夜间时间段时，根据所述夜间补偿匹配数据库生成所述时间画质补偿方案。

进一步地，所述系统还包括：

位置标识获得模块，所述位置标识获得模块用于获取历史日间监控视频数据，根据第一时间节点对所述历史日间监控视频数据进行视频提取，获得N个第一历史监控视频数据，所述第一历史监控视频数据带有位置标识；

光照角度获得模块，所述光照角度获得模块用于对N个第一历史监控视频数据进行预设单位时间的光照角度分析，并根据光照角度分析结果确定当前时间段内N个第一时间画质补偿方案；

时间节点获得模块，所述时间节点获得模块用于基于N个第一时间画质补偿方案构建所述日间补偿匹配数据库，所述日间补偿匹配数据库包括多个时间节点和对应的多个时间画质补偿方案。

前述实施例一中的用于视频合成的画质补偿方法具体实例同样适用于本实施例的用于视频合成的画质补偿系统，通过前述对用于视频合成的画质补偿方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚地知道本实施例中用于视频合成的画质补偿系统，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述得比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

实施例三

图5是根据本公开第三实施例的示意图，如图5所示，本公开中的计算机设备800可以包括：处理器801和存储器802。

存储器802，用于存储程序；存储器802，可以包括易失性存储器(英文：volatilememory)，例如随机存取存储器(英文：random-access memory，缩写：RAM)，如静态随机存取存储器(英文：static random-access memory，缩写：SRAM)，双倍数据率同步动态随机存取存储器(英文：Double Data Rate Synchronous Dynamic RandomAccess Memory，缩写：DDR SDRAM)等；存储器也可以包括非易失性存储器(英文：non-volatile memory)，例如快闪存储器(英文：flash memory)。存储器802用于存储计算机程序(如实现上述方法的应用程序、功能模块等)、计算机指令等，上述的计算机程序、计算机指令等可以分区存储在一个或多个存储器802中。并且上述的计算机程序、计算机指令、数据等可以被处理器801调用。

上述的计算机程序、计算机指令等可以分区存储在一个或多个存储器802中。并且上述的计算机程序、计算机指令等可以被处理器801调用。

处理器801，用于执行存储器802存储的计算机程序，以实现上述实施例涉及的方法中的各个步骤。

具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。

处理器801和存储器802可以是独立结构，也可以是集成在一起的集成结构。当处理器801和存储器802是独立结构时，存储器802、处理器801可以通过总线803耦合连接。

本实施例的计算机设备可以执行上述方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理相同，此处不再赘述。

根据本公开的实施例，本公开还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在执行时实现上述任一实施例提供的步骤。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所做的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。